WRF模式与Python融合技术在多领域中的应用及精美绘图教程

当今从事气象及其周边相关领域的人员，常会涉及气象数值模式及其数据处理，无论是作为业务预报的手段、还是作为科研工具，掌握气象数值模式与高效前后处理语言是一件非常重要的技能。WRF作为中尺度气象数值模式的佼佼者，模式功能齐全，是大部分人的第一选择。而掌握模式还只是第一步，将数值模式的结果进一步加工成我们业务或科研需要的产品，也是一项重要工作，以当前的趋势而言，python语言当仁不让的成为首选。

本教程，理论与实践相结合，既有WRF模式理论讲解，从动力方程、参数化方案的介绍到模式应用场景，又有实操环节，从基础的Linux命令到WRF模式的安装和运行。另一大特点是将python语言与WRF模式运行结合，让模式运行自动化，提升科研和业务的工作效率。同时，掌握python在WRF前后处理的常用场景，包括数据处理、可视化绘图等。

掌握WRF模式+Python语言的结合应用，可在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的业务、科研和工程项目中得到实际有效的应用。

专题一

WRF基础与Linux基础

1 WRF基础与Linux基础

1.1 WRF模式的理论知识与应用前景

WRF动力理论简介

WRF模式代码框架

WRF模式应用前景

1.2 Linux知识与基本操作

Linux基本命令

设置定时任务

超算提交任务

1.3 WRF模式安装

基础库安装(GNU编译器、zlib、libpng、jasper、hdf5、netcdf4、mpich2)

WRF/WPS安装

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WRF模式运行

2 WRF模式运行

2.1 WRFDomainWizard 设置模拟区域

2.2 WPS(geogrid, ungrib, metgrid) 前处理

GFS/FNL/ERA5资料驱动、嵌套模拟

2.3 WRF(real.exe, wrf.exe) 积分运行

参数化方案设置

常用参数的使用经验

2.4 Restart断点续跑

2.5如何得到更好的WRF模拟结果（WRF运行经验和注意事项）

​专题三

Python基础

3 python基础

3.1 python安装和基础语法

3.2 python常用的气象数据处理库

numpy, datetime, pandas, scipy, netcdf-python

3.3 python气象绘图基础

1）折线图绘制

2）填色及等值线+地图

3）流场矢量+地图

4）地图绘制（cartopy）

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专题四

WRF应用案例介绍

4 WRF案例

4.1西北太平洋台风模拟

4.2 强天气过程—冰雹个例模拟

4.3 WRF-solar模拟太阳辐射

专题五

python助力WRF自动化运行

5 python助力WRF自动化运行

5.1 python自动运行WRF历史个例

5.2搭建自动化的WRF业务化预报系统

1）python自动下载GFS实时预报资料

2）python自动运行WRF预报系统

3）python自动发送邮件提示WRF运行结果

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专题六

WRF模式前后处理

6 WRF模式前后处理

6.1 WRF后处理简介

6.2 wrf-python库介绍

6.3 python绘制WRF模拟区域和地形

6.4 python提取站点预报要素并绘图

6.5 python绘制500hPa高空形式场

6.6 python绘制雷达反射率DBZ垂直剖面

6.7 python绘制700hPa水汽场

6.8 python绘制地面降雨场

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